머신러닝과 딥러닝의 즐거운 항해, <머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 개정 3판>

책의 두께와 표지에서 압도당할 필요없다. 책에서 배울 것이 계속해서 생긴다는 것에 집중하자.

오늘 볼 책은 머신러닝 교과서입니다.

이 책은 계속해서 개정되고 있는 책이라는 면에서 기술서적으로 반드시 필요한 책 중 하나입니다.

사람들이 머신러닝을 배우면서 핵심을 못 잡는 것이 아쉬운 부분이 있습니다.

저 또한 머신러닝을 접하기 전에 단순히 책을 샀고 그 책에 있는 코드를 따라치는 단순한 잡무로 머신러닝을 대했습니다.

문제는 뭐냐면 어려운 것을 쉽게 배울려고 했다는 것이고, 두번째 문제는 머신러닝의 활용에 대해 생각해보지 않은 것입니다.

 

머신러닝 또한 기존에 나와있던 기술과 다른 것이 없습니다. 큰 틀에서 보면 기술입니다.

하지만 머신러닝이 어려운 이유는 단순히 프로그래밍을 하는 범주를 넘어서는 작업을 해야 되기 때문입니다.

그래서 어렵다고 말하는 것이고 어렵다는 것의 말 속에는 수학과 컴퓨터가 자리잡고 있습니다.

 

책 속에서 그림과 그래프와 같은 삽화로 쉽게 설명해주려고 노력하는 것이 보인다. 또한 노트에서는 자료구조와 알고리즘의 흔적도 볼 수 있다.

책에서 배울 수 있는 또 다른 점은 단순히 컴퓨터공학 또는 통계학 출신 사람들이 보는 책이 아니라는 것입니다.

하나의 학문에 매몰되어 생각을 하게 되면 복잡한 세상에 있는 문제를 컴퓨터로 풀어낼 수 없습니다.

거기서 출발한 것이 컴퓨터의 역사입니다.

책에는 컴퓨터의 역사에 대해 일일이 명시하고 있지는 않지만 특정 소스코드를 작성하면서 어떠한 수학 개념이 사용되는지, 어떤 조건이 왜 필요한지 계속해서 설명해주고 있습니다.

무엇보다 좋았던 점은 이전 부분에서 나왔던 부분도 반복해서 말해준다는 것입니다.

머신러닝이 복잡한 또 다른 점은 계속해서 개념이 추가되야 한다는 점입니다.

이러한 측면에서 책에서 보여주는 Note 코너에서는 개념을 추가시키고 어떤 범위에서 개념을 훈련해야 할지 알 수 있게 해줍니다.

 

책에서 코드와 Note, 자신이 배운 개념을 반복해서 떠올려야 한다.

책에서 제시하는 개념은 분명히 많지만 흔들리지 않아야 할 것은 책의 목차를 자세히 봐야 한다는 것입니다.

우리가 흔히 실수할 수 있는 것은 복잡한 개념에 마주 했을 때 하나하나 분석하려한다는 것입니다.

이럴 때 필요한 것이 책의 목차입니다.

큰 흐름에서 책에서 제시해주는 볼드표시된 부분을 집중적으로 빠르게 학습하고, 책에서 추가해주는 추가자료를 첨가한다면 최상의 학습이 될 수 있습니다.

이 책의 특장점 중 하나는 책의 참고자료입니다.

기술서적을 잘 읽어야 하는 이유는 책의 참고자료가 무엇인지에 따라 달라질 수 있기때문입니다.

머신러닝 교과서는 각종 논문, 인터넷 사이트 등을 분석하였습니다. 우리가 할 수 없는 작업을 최대한 잘 엮어서 표현한 책입니다.

얼마나 개념들을 잘 엮었는지가 기술서적의 핵심이라고도 할 수 있습니다.

 

끝 부분에서는 최신기술과 컴퓨터공학에서의 알고리즘도 볼 수 있다.

 

마지막으로 머신러닝뿐만 아니라 딥러닝까지 공부하고 싶다면 이 책을 기반을 다지시길 바랍니다.

중요한 것은 책의 내용을 토대로 자신만의 서비스에 적용해야 한다는 것입니다.

이러한 측면에서 책에서 제공되는 소스코드, 번역된 모든 글들은 하나하나 중요할 것입니다.

저 또한 책을 저에게 필요한 것을 우선으로 보고 있습니다.

모두들 머신러닝 교과서를 10독하시길 바랍니다.